發(fā)布時間：2020-05-25 17:26

【摘要】：滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備中的關(guān)鍵組成部分,為保證機械設(shè)備在長時間、重負(fù)荷的情況下依然能夠可靠、高效地工作,對滾動軸承開展?fàn)顟B(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究就具有重大意義。因此本文針對滾動軸承進(jìn)行了故障診斷方法的研究,重點對其中的故障特征提取、故障特征降維和故障診斷識別進(jìn)行了深入分析研究,提出了有效且完整的滾動軸承故障診斷方法。在此基礎(chǔ)之上,將滾動軸承故障診斷方法在異構(gòu)So C硬件平臺上完成了移植實現(xiàn),并對計算架構(gòu)的設(shè)計進(jìn)行了研究,驗證了方法在異構(gòu)So C平臺上實現(xiàn)高性能計算的可行性與優(yōu)越性。具體研究內(nèi)容如下:對比分析了多種滾動軸承故障特征提取方法之后,選擇效果最優(yōu)的變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)方法來進(jìn)行初步故障特征的提取。在此基礎(chǔ)上,將奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)應(yīng)用于初步故障特征的降維之中。在保證故障特征信息有效的情況下,大大降低了后續(xù)模型輸入訓(xùn)練的計算量。針對故障診斷識別方法,將在自然語言處理領(lǐng)域廣泛使用的隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)應(yīng)用于滾動軸承故障診斷領(lǐng)域。討論分析了HMM的相關(guān)概念與基本算法之后,結(jié)合實際信號特點,對HMM模型中的特定參數(shù)采用高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)擬合描述。從而對提取得到的故障特征進(jìn)行基于GMM-HMM的滾動軸承故障模型構(gòu)建。通過不同的滾動軸承實際數(shù)據(jù)來對本文提出的故障診斷方法進(jìn)行測試驗證。實驗結(jié)果表明,采用VMD與SVD相結(jié)合的特征提取方法能夠為GMM-HMM提供有效的訓(xùn)練特征樣本,配合GMM-HMM模型能夠快速完成滾動軸承故障模型的訓(xùn)練,實現(xiàn)了對滾動軸承運行狀態(tài)的準(zhǔn)確識別,保證了故障診斷的合理性與高效性。在基于Zynq-7000的異構(gòu)So C硬件平臺上,完成了滾動軸承故障診斷方法的移植實現(xiàn),結(jié)合Lab VIEW的交互界面開發(fā),進(jìn)行了滾動軸承故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計。在此基礎(chǔ)上結(jié)合異構(gòu)So C平臺架構(gòu)特點,針對滾動軸承故障診斷方法,設(shè)計了適合于硬件加速的數(shù)據(jù)通路,將其中部分算法的計算工作交給硬件實現(xiàn)。驗證了在異構(gòu)So C平臺上,對滾動軸承故障診斷方法進(jìn)行硬件加速的可靠性與合理性,同時也為復(fù)雜算法在嵌入式平臺上實現(xiàn)高性能計算提供了一種設(shè)計參考。
【圖文】：

大負(fù)載的運行過程中，出現(xiàn)故障現(xiàn)象的概率大大增加。一旦現(xiàn)象就是機械運行過程中將出現(xiàn)異常的噪聲和劇烈的振動。往同時表現(xiàn)出非平穩(wěn)和非線性的特征性質(zhì)，是一種復(fù)雜的多獲取有用信息。因此，采用信號處理手段來對原始信號進(jìn)行尤為重要。只有準(zhǔn)確地挖掘出振動信號中包含故障特征，才故障診斷與模式識別打下堅實的基礎(chǔ)。信號特征分析動軸承故障診斷的過程中，，從原始振動信號中提取出故障特。從圖 2-1 中可以看出滾動軸承振動信號具有較多的尖峰，很出故障特征信息。若直接將信號進(jìn)行變換到頻域上（如圖 2-出頻率分布十分廣泛，無法提取出明顯的故障特征。故采用的故障特征提取方法難以適應(yīng)在實際應(yīng)用中的各類復(fù)雜信號征提取困難。對此下文將分別采用了 EMD、EEMD、EWT、自適應(yīng)信號處理方法對滾動軸承中采集獲得的振動信號展開研究工作。

態(tài)分解概念D 方法拋棄傳統(tǒng)信號處理手段中采用固定基函數(shù)的思進(jìn)行分析處理，大大增強了適用范圍與魯棒性。通過復(fù)雜噪聲的原始信號中分解得到信號內(nèi)部的有用信息，ntrinsic Mode Function，IMF）。EMD 方法能夠顯著減弱與耦合作用，并針對如滾動軸承振動信號這類的非平穩(wěn)原理法的核心在于通過計算信號的極值并構(gòu)建出包絡(luò)信號反原理思路如下：信號 x t 中提取出的所有極大值和極小值以三次樣條插而得到上下包絡(luò)曲線。記上下包絡(luò)的均值為1m ，則： x t m h
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2680494